Life is real, life is earnest.

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SSH 禁止特定用户使用密码登录

SSH禁止特定用户使用密码登录可以在/etc/ssh/sshd_config添加Match配置过滤指定的用户。

按用户过滤

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Match User user1,user2,user3,user4
    PasswordAuthentication no

按组过滤

1
2
Match Group group1
    PasswordAuthentication no

使用叹号(!)取非过滤

1
2
Match User !root
    PasswordAuthentication no

注意：Match是引入了一个条件块，如果满足Match行指定的条件，那么随后的指令将会覆盖全局配置的指令。Match条件块的结束标识为下一个Match指令或者是文件结束。

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debian更换国内软件源

备份原软件源

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mv /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak

主要域名

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http://mirrors.163.com/debian/
http://mirrors.aliyun.com/debian/
https://mirrors.ustc.edu.cn/debian/
https://mirrors.huaweicloud.com/debian/
http://mirrors.cloud.tencent.com/debian/
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/debian/
--------------------------------------------
http://ftp.cn.debian.org/debian/
http://ftp2.cn.debian.org/debian/
https://mirror.sjtu.edu.cn/debian/
https://mirrors.bfsu.edu.cn/debian/
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Linux下有三个命令：ls、grep、wc。通过这三个命令的组合可以统计目录下文件及文件夹的个数。

  • 统计当前目录下文件的个数（不包括目录）
1
$ ls -l | grep "^-" | wc -l
  • 统计当前目录下文件的个数（包括子目录）
1
$ ls -lR| grep "^-" | wc -l
  • 查看某目录下文件夹(目录)的个数（包括子目录）
1
$ ls -lR | grep "^d" | wc -l
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写在前面

Jupyter lab是以前 Jupyter Notebook的升级版，功能更多，配置起来也和Jupyter Notebook很相似，但也有一些不同。在这里记录一下。

安装

conda 安装

1
conda install -c conda-forge jupyterlab

pip 安装

1
pip3 install jupyterlab
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前言

这是pytorch深度学习的第三篇，第一篇为pytorch搭建CNN网络实现MNIST数据集的图像分类 ，第二篇为pytorch搭建AlexNet并训练花分类数据集,本篇将继续深入深度学习，介绍深度学习领域的经典神经网络——VGGNet，并利用pytorch自己动手搭建一个VGG-16网络来训练一个花分类的数据集。同时，本篇文章所有的代码都已上传github，欢迎大家star和fork。链接在此：begin-deep-learning

VGG简介

VGG 在2014年由牛津大学著名研究组 VGG（Visual Geometry Group）提出，斩获该年 ImageNet 竞赛中 Localization Task（定位任务）第一名和 Classification Task（分类任务）第二名。该模型的主要工作是证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能。VGG有常见的两种结构，分别是VGG16和VGG19，两者除了网络深度不一样，其本质并没有什么区别。其中VGG16包含了13个卷积层和3个全连层；VGG19包含了16个卷积层和3个全连层。

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前言

这是pytorch深度学习的第二篇，第一篇为pytorch搭建CNN网络实现MNIST数据集的图像分类 ，本篇将继续深入深度学习，介绍深度学习领域的经典神经网络——AlexNet，并利用pytorch自己动手搭建一个AlexNet来训练一个花分类的数据集。同时，本篇文章所有的代码都已上传github，欢迎大家star和fork。链接在此：begin-deep-learning

AlexNet简介

AlexNet是一个卷积神经网络，是2012年的ISLVRC 2012竞赛的冠军网络，由亚历克斯·克里泽夫斯基（Alex Krizhevsky）设计（这也是AlexNet名字的来源），也是自2012年以后，深度学习开始迅速发展。

特点

  • 由于AlexNet的计算成本很高，所以AlexNet使用了GPU来加速训练，使得计算具有可行性
  • 使用了ReLU激活函数，而之前大多使用的是sigmoid或者tanh函数作为激活函数，所以具有更好的训练性能，能更快速地收敛
  • 使用了LRN局部响应归一化（这个目前还不太了解）
  • 使用dropout随机失活神经元，减少过拟合
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前言

最近趁着学校暑期实验室实践进了实验室，跟着导师参与一些简单的项目，学习一些知识，积累一点经验，由于参与的项目是与深度学习有关的，所以也算入了深度学习的坑，开始学一点基础知识，这篇文章就算是深度学习之旅的开端吧，搭建了第一个CNN网络，做出了第一个图像分类器，最然只是最简单的东西，但是也算是入了门，相信以后会学到更多的更深入的东西，特意在此记录一下做出的成果。

顺便一提，我在GitHub上新建了一个repo，会陆陆续续把自己学习深度学习过程中做的一些东西和一些经验分享上去（虽然现在还很空荡），欢迎大家star和fork。链接在此：begin-deep-learning

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